标题: | 基于自动核密度估计的fit优良性检验 |
作者: | 卡洛斯·特内里罗 |
关键词: | 核密度估计;优良性测试;比克尔——罗森布拉特试验;带宽选择 |
发布日期: | 2022 |
发布者: | 施普林格 |
项目: | 科英布拉大学数学中心-UIDB/00324/2020 |
系列标题、专著或事件: | 测试 |
体积: | 31 |
问题: | 三 |
摘要: | 虽然估计和检验是不同的统计问题,但如果我们想使用基于Parzen-Rosenblatt估计的检验统计量来检验假设,即潜在密度函数$f$是概率密度函数的位置尺度家族的成员,可以发现,合理地选择平滑参数,使得核密度估计量是$f$的有效估计量,而不管哪一个零假设或替代假设是正确的。本文通过考虑著名的Bickel-Rosenblatt检验统计量来解决这个问题,该统计量基于零假设下非参数核估计量与$f$的两个参数估计量之间的二次距离。对于这些测试统计量中的每一个,我们描述了它们在一般数据相关平滑参数下的渐近行为,并说明了它们的极限高斯零分布和位置尺度族相关良好性测试程序的一致性。为了将基于零假设的带宽选择器的Bickel-Rosenblatt测试与文献中现有的其他带宽选择器方法的有限样本功率性能进行比较,本文对正常、逻辑和Gumbel零位置尺度模型进行了仿真研究。 |
URI(URI): | https://hdl.handle.net/10316/101799 |
国际标准编号: | 1133-0686 1863-8260 |
内政部: | 2007年10月17日/11749-021-00799-3 |
权利: | 禁运访问 |
出现在集合中: | I&D CMUC-Artigos em Revistas Internacionais公司
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